Previsão de rotatividade de clientes de Telecomunicações

1. Introdução

1.1 Contextulização

A rotatividade de clientes (churn) é definida como a propensão dos clientes a deixarem de fazer negócios com uma empresa em um determinado período de tempo (XIE et al., 2009). Isso pode acontecer por diversos motivos, como a insatisfação do cliente com a serviço da empresa. A ciência de dados pode ajudar as empresas na previsão do churn.

Extraído do site Kaggle , este conjunto de dados apresenta 100 variáveis e aproximadamente 100 mil registros. Ele contém diversas variáveis que detalham os atributos da indústria de telecomunicações, além de fatores cruciais ao lidar com os clientes desse setor. A variável central é a rotatividade, indicando se o cliente está propenso a abandonar o serviço.

1.2 Objetivo

Este conjunto de dados será usado para prever se os clientes abandonarão ou não esta de empresa de Telecomunicações.

1.3 Metodologia (…)

Os passos utilizados neste projeto são os seguintes:

1.Introdução

2.Coleta dos dados

3.Descrição dos dados

4.Transformação dos dados

5.Limpeza dos dados

6.Análise descritiva

7.Modelagem

7.1 Dividir o dataset em treino.teste e validação

7.2 Padronizar

7.3 Treinar os modelos

  • Serão escolhidos os modelos : regressão logística , Random forest, XGboost e lightGM. Em seguida, será avaliado qual o melhor modelo para a análise.

7.4 Cross-Validation, teste

7.5 Avaliação das métricas

  • Verificar a acuraria, precisão, AUC, curva ROC

7.6 Otimização de hiper-parâmetros

7.7 Obter o modelo final e marcar os dados

8.Gerar o reporte

1.4 Seleção dos Preditores

Escolher as variáveis explicativas certas é fundamental para a construção de um bom modelo.A análise descritiva ajudará nesse quesito. Além disso, foi realizado uma pesquisa na literatura para verificar quais variáveis estão associadas ao churn. A tabela a seguir é uma adapatação do trabalho de (KERAMATI et al., 2014).

Literatura Churn Determinístico na literatura Código no dataset Descrição do código no dataset
1 (GOPAL; MEHER, 2008) e (LEE et al., 2011) Número de meses em serviço months Número total de meses de serviço
2 (GOPAL; MEHER, 2008) Qualidade de serviço ruim truck Indicador de caminhão. Um um indicador de caminhão é um dispositivo usado para medir a qualidade do sinal de uma rede de telefonia celular. O indicador é instalado em um caminhão e mede o sinal em várias áreas, incluindo áreas rurais, urbanas e suburbanas.
3 (GOPAL; MEHER, 2008) Qualidade de serviço ruim rv Indicador de RV. É um indicador usado para medir a qualidade do sinal de uma rede de telefonia celular em áreas rurais. O indicador é instalado em uma caravana ou trailer e mede o sinal em várias áreas, incluindo estradas rurais, fazendas e comunidades remotas.
4 (GOPAL; MEHER, 2008) e (KIM; YOON, 2004) Falhas drop_vce_Mean Número médio de chamadas de voz perdidas (com falha)
5 (GOPAL; MEHER, 2008) e (KIM; YOON, 2004) Falhas drop_dat_Mean Número médio de chamadas de dados perdidas (com falha). Ou seja, é uma falha na qual uma conexão de dados é interrompida antes que a transferência de dados seja concluída. Ex: Falha ao baixar um arquivo da internet.
6 (GOPAL; MEHER, 2008) e (KIM; YOON, 2004) Falhas blck_vce_Mean Número médio de chamadas de voz bloqueadas (com falha)
7 (GOPAL; MEHER, 2008) e (KIM; YOON, 2004) Falhas blck_dat_Mean Número médio de chamadas de dados bloqueadas (com falha)
8 (ZHANG et al., 2012) Preços hnd_price Preço atual do aparelho
9 (ZHANG et al., 2012) e (LEE et al., 2011) Contagem de chamadas mensais avgqty Número médio mensal de chamadas ao longo da vida do cliente
10 (ZHANG et al., 2012) conjunto de cobrança rev_Mean Receita média mensal (valor da cobrança)
11 (ZHANG et al., 2012) conjunto de cobrança totmrc_Mean Média de cobrança recorrente mensal total
12 (LEE et al., 2011) Número de dias de equipamento eqpdays Número de dias (idade) do equipamento atual
13 (LEE et al., 2011) Intervalo de minutos excedentes de uso ovrmou_Mean Média de minutos excedentes de uso
16 (LEE et al., 2011) Média de minutos não arredondados de uso de chamadas de voz concluídas mou_cvce_Mean Média de minutos não arredondados de uso de chamadas de voz concluídas
15 (LEE et al., 2011) Limite de gastos da conta asl_flag Limite de gastos da conta
17 (LEE et al., 2011) Total de minutos ajustados ao faturamento ao longo da vida do cliente totmou Total de minutos de uso ao longo da vida do cliente
18 (LEE et al., 2011) Média do número de minutos de uso avgmou Média mensal de minutos de uso ao longo da vida do cliente
19 (LEE et al., 2011) Faixa de receita de excedente de voz vceovr_Mean Receita média de excedente de voz
20 (LEE et al., 2011) Faixa de receita de excedente ovrrev_Mean
21 (LEE et al., 2011) Variação percentual em minutos mensais de uso vs. média dos 3 meses anteriores change_mou Alteração percentual nos minutos mensais de uso em relação à média dos três meses anteriores
22 (LEE et al., 2011)e (KIM; JUN; LEE, 2014) Telefone atual (recondicionado ou novo) refurb_new Aparelho: recondicionado ou novo
23 (TSAI; CHEN, 2010) e (KIM; YOON, 2004) A velocidade de upload e download de dados hnd_webcap Capacidade web do aparelho
24 (HUNG; YEN; WANG, 2006)  Customer Demographic area Área geográfica
25 (HUNG; YEN; WANG, 2006) Faixas de classe social income Renda estimada
26 (Huang ; Kechadi, 2013) Tipos de chamadas (por exemplo, chamadas internacionais ou locais) roam_Mean Número médio de chamadas em roaming (quando o cliente de uma operadora sai da área de cobertura da qual foi cadastrado)
27 (Huang ; Kechadi, 2013) Tipos de chamadas (por exemplo, chamadas internacionais ou locais) roam_Mean Número médio de chamadas em roaming (quando o cliente de uma operadora sai da área de cobertura da qual foi cadastrado)
28 (LU et al., 2014)  Informações de entrada/saída de atendimento ao cliente cc_mou_Mean Média de minutos não arredondados de uso de chamadas de atendimento ao cliente .

1.4.1 Critério para seleção das preditoras

O critério de seleção para as variáveis preditoras será primeiro a análise do gráfico e da literatura. Caso a diferença no gráfico seja sutil, será realizado um teste de hipótese, somente nas variáveis numéricas.

  • Se a diferença no gráfico for grande, então a variável será incluída como preditora.

  • Se a diferença no gráfico for sutil mas a variável estiver na literatura, a tendência é inclui-la na lista de preditoras.

  • Se a diferença for sutil e a variável numérica, não estiver na literatura, será feito um teste de hipótese. E, em caso de rejeitar a Ho, a variável será incluída como preditora.

  • Se a diferença for sutil e a variável não for numérica, será avaliada individualmente.

Com base no conjunto de todas as informações descritas, as variáveis serão escolhidas

1.5 Modelo Logístico

A regressão logística é um modelo linear para classificação no qual a variável dependente é binária e categórica.

Ele é resultado de uma transformação da regressão linear. Após a transformação logarítmica temos um modelo que encontra a probabilidade de algo acontecer.

Com a regressão logística é possível, por exemplo, encontrar a probabilidade de um cliente deixar uma empresa (churn). Essa informação pode ajudar os gestores a direcionar seus esforços para clientes com maiores chances de churn.

1.6 Random forest

1.7 XGBoost

1.8 LightGBM

2. Coleta dos dados

2.1 Carregar os pacotes

library(dplyr)
library(data.table)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(psych) # função describe
library(ggcorrplot) # grafico de correlação
library(pastecs)
library(dummy) #Criar dummy: linhas passam a ser colunas binárias 
library(caret) #padronizar dados
library(randomForest) #Usar no algoritmo Random Forest
library(boot)#Fazer CrossValidation
library(glmnet)#Fazer regularização de LASSO
library(caret) #Fazer avaliação dos modelos
library(fastDummies) 
library(stats) #Métrica KS
#install.packages("ROCR")
library(ROCR)#para fazer a curva ROC
library(pROC)
#Boruta
#("ParamHelpers")
library(ParamHelpers)

#install.packages("mlr")
library(mlr)
## Warning message: 'mlr' is in 'maintenance-only' mode since July 2019.
## Future development will only happen in 'mlr3'
## (<https://mlr3.mlr-org.com>). Due to the focus on 'mlr3' there might be
## uncaught bugs meanwhile in {mlr} - please consider switching.
## 
## Attaching package: 'mlr'
## The following object is masked from 'package:ROCR':
## 
##     performance
## The following object is masked from 'package:caret':
## 
##     train
#install.packages("Boruta")
library(Boruta)

2.2 Carregar a base de dados

dados <- read.csv("C:/0.Projetos/2.Telecom_customer_(Churn)/Dataset/Telecom_customer_churn.csv")
#head(dados)

3. Descrever os dados

Descrição das colunas

Número de linhas e colunas

#Numero de linhas e colunas
n_linhas <- nrow(dados)

n_colunas <- ncol(dados)

cat("O conjunto de dados tem", n_linhas,"linhas e", n_colunas,"colunas.")
## O conjunto de dados tem 100000 linhas e 100 colunas.

Tipo de dados

#Verificando o formato das colunas
data.frame(sapply(dados, class))
##                  sapply.dados..class.
## rev_Mean                      numeric
## mou_Mean                      numeric
## totmrc_Mean                   numeric
## da_Mean                       numeric
## ovrmou_Mean                   numeric
## ovrrev_Mean                   numeric
## vceovr_Mean                   numeric
## datovr_Mean                   numeric
## roam_Mean                     numeric
## change_mou                    numeric
## change_rev                    numeric
## drop_vce_Mean                 numeric
## drop_dat_Mean                 numeric
## blck_vce_Mean                 numeric
## blck_dat_Mean                 numeric
## unan_vce_Mean                 numeric
## unan_dat_Mean                 numeric
## plcd_vce_Mean                 numeric
## plcd_dat_Mean                 numeric
## recv_vce_Mean                 numeric
## recv_sms_Mean                 numeric
## comp_vce_Mean                 numeric
## comp_dat_Mean                 numeric
## custcare_Mean                 numeric
## ccrndmou_Mean                 numeric
## cc_mou_Mean                   numeric
## inonemin_Mean                 numeric
## threeway_Mean                 numeric
## mou_cvce_Mean                 numeric
## mou_cdat_Mean                 numeric
## mou_rvce_Mean                 numeric
## owylis_vce_Mean               numeric
## mouowylisv_Mean               numeric
## iwylis_vce_Mean               numeric
## mouiwylisv_Mean               numeric
## peak_vce_Mean                 numeric
## peak_dat_Mean                 numeric
## mou_peav_Mean                 numeric
## mou_pead_Mean                 numeric
## opk_vce_Mean                  numeric
## opk_dat_Mean                  numeric
## mou_opkv_Mean                 numeric
## mou_opkd_Mean                 numeric
## drop_blk_Mean                 numeric
## attempt_Mean                  numeric
## complete_Mean                 numeric
## callfwdv_Mean                 numeric
## callwait_Mean                 numeric
## churn                         integer
## months                        integer
## uniqsubs                      integer
## actvsubs                      integer
## new_cell                    character
## crclscod                    character
## asl_flag                    character
## totcalls                      integer
## totmou                        numeric
## totrev                        numeric
## adjrev                        numeric
## adjmou                        numeric
## adjqty                        integer
## avgrev                        numeric
## avgmou                        numeric
## avgqty                        numeric
## avg3mou                       integer
## avg3qty                       integer
## avg3rev                       integer
## avg6mou                       integer
## avg6qty                       integer
## avg6rev                       integer
## prizm_social_one            character
## area                        character
## dualband                    character
## refurb_new                  character
## hnd_price                     numeric
## phones                        integer
## models                        integer
## hnd_webcap                  character
## truck                         integer
## rv                            integer
## ownrent                     character
## lor                           integer
## dwlltype                    character
## marital                     character
## adults                        integer
## infobase                    character
## income                        integer
## numbcars                      integer
## HHstatin                    character
## dwllsize                    character
## forgntvl                      integer
## ethnic                      character
## kid0_2                      character
## kid3_5                      character
## kid6_10                     character
## kid11_15                    character
## kid16_17                    character
## creditcd                    character
## eqpdays                       integer
## Customer_ID                   integer
# Encontrar colunas com caracteres (Strings)
colunas_caracteres <- names(dados)[sapply(dados, is.character)]
colunas_caracteres
##  [1] "new_cell"         "crclscod"         "asl_flag"         "prizm_social_one"
##  [5] "area"             "dualband"         "refurb_new"       "hnd_webcap"      
##  [9] "ownrent"          "dwlltype"         "marital"          "infobase"        
## [13] "HHstatin"         "dwllsize"         "ethnic"           "kid0_2"          
## [17] "kid3_5"           "kid6_10"          "kid11_15"         "kid16_17"        
## [21] "creditcd"
#Quantidade de colunas com caracteres (Strings)
length(colunas_caracteres)
## [1] 21
# Encontrar colunas com dados numericos 
colunas_numeric <- names(dados)[sapply(dados, is.numeric)]
colunas_numeric
##  [1] "rev_Mean"        "mou_Mean"        "totmrc_Mean"     "da_Mean"        
##  [5] "ovrmou_Mean"     "ovrrev_Mean"     "vceovr_Mean"     "datovr_Mean"    
##  [9] "roam_Mean"       "change_mou"      "change_rev"      "drop_vce_Mean"  
## [13] "drop_dat_Mean"   "blck_vce_Mean"   "blck_dat_Mean"   "unan_vce_Mean"  
## [17] "unan_dat_Mean"   "plcd_vce_Mean"   "plcd_dat_Mean"   "recv_vce_Mean"  
## [21] "recv_sms_Mean"   "comp_vce_Mean"   "comp_dat_Mean"   "custcare_Mean"  
## [25] "ccrndmou_Mean"   "cc_mou_Mean"     "inonemin_Mean"   "threeway_Mean"  
## [29] "mou_cvce_Mean"   "mou_cdat_Mean"   "mou_rvce_Mean"   "owylis_vce_Mean"
## [33] "mouowylisv_Mean" "iwylis_vce_Mean" "mouiwylisv_Mean" "peak_vce_Mean"  
## [37] "peak_dat_Mean"   "mou_peav_Mean"   "mou_pead_Mean"   "opk_vce_Mean"   
## [41] "opk_dat_Mean"    "mou_opkv_Mean"   "mou_opkd_Mean"   "drop_blk_Mean"  
## [45] "attempt_Mean"    "complete_Mean"   "callfwdv_Mean"   "callwait_Mean"  
## [49] "churn"           "months"          "uniqsubs"        "actvsubs"       
## [53] "totcalls"        "totmou"          "totrev"          "adjrev"         
## [57] "adjmou"          "adjqty"          "avgrev"          "avgmou"         
## [61] "avgqty"          "avg3mou"         "avg3qty"         "avg3rev"        
## [65] "avg6mou"         "avg6qty"         "avg6rev"         "hnd_price"      
## [69] "phones"          "models"          "truck"           "rv"             
## [73] "lor"             "adults"          "income"          "numbcars"       
## [77] "forgntvl"        "eqpdays"         "Customer_ID"
#Quantidade de colunas com dados numericos
length(colunas_numeric)
## [1] 79

Conclusão

Existem 100 colunas divididas em dois tipos de dados: 21 variaveis do tipo character e 79 variáveis do tipo numeric.

  • Variáveis do tipo character: churn, new_cell, crclscod, asl_flag, prizm_social_one, area, dualband, refurb_new, hnd_webcap, ownrent, dwlltype, marital, infobase, HHstatin, dwllsize, ethnic , kid0_2, kid3_5, kid6_10 , kid11_15, kid16_17, creditcd

  • Variáveis numéricas:  months , uniqsubs, actvsubs, totcalls, adjqty, avg3mou , `avg3qty`, `avg3rev`, `rev_Mean`, `mou_Mean`, `totmrc_Mean`, `da_Mean`, `ovrmou_Mean`, `ovrrev_Mean`, `vceovr_Mean`, `datovr_Mean`, `roam_Mean`, `change_mou`, `change_rev`, `drop_vce_Mean`, `drop_dat_Mean`, `blck_vce_Mean`, `blck_dat_Mean`, `unan_vce_Mean`, `unan_dat_Mean`, `plcd_vce_Mean`, `plcd_dat_Mean`, `recv_vce_Mean`, `recv_sms_Mean`, `comp_vce_Mean`, `comp_dat_Mean`, `custcare_Mean`, `ccrndmou_Mean`, `cc_mou_Mean`, `inonemin_Mean`, `threeway_Mean`, `mou_cvce_Mean`, `mou_cdat_Mean`, `mou_rvce_Mean`, `owylis_vce_Mean`, `mouowylisv_Mean`, `iwylis_vce_Mean`, `mouiwylisv_Mean`, `peak_vce_Mean`, `peak_dat_Mean`, `mou_peav_Mean`, `mou_pead_Mean`, `opk_vce_Mean`, `opk_dat_Mean`, `mou_opkv_Mean`, `mou_opkd_Mean`, `drop_blk_Mean`, `attempt_Mean`, `complete_Mean`, `callfwdv_Mean`, `callwait_Mean`, `totmou`, `totrev`, `adjrev`, `adjmou`, `avgrev`, `avgmou`, `avgqty`, `avg6mou`, `avg6qty`, `avg6rev`, `hnd_price`, `phones`, `models`, `truck`, `rv`, `lor`, `adults`, `income`, `numbcars`, `forgntvl`, `eqpdays`

Porcentagem de dados nulos

#Porcentagem Dados Nulos
porcentagem_nulos <- colSums(is.na(dados))/nrow(dados)*100
data.frame(porcentagem_nulos)
##                  porcentagem_nulos
## rev_Mean                     0.357
## mou_Mean                     0.357
## totmrc_Mean                  0.357
## da_Mean                      0.357
## ovrmou_Mean                  0.357
## ovrrev_Mean                  0.357
## vceovr_Mean                  0.357
## datovr_Mean                  0.357
## roam_Mean                    0.357
## change_mou                   0.891
## change_rev                   0.891
## drop_vce_Mean                0.000
## drop_dat_Mean                0.000
## blck_vce_Mean                0.000
## blck_dat_Mean                0.000
## unan_vce_Mean                0.000
## unan_dat_Mean                0.000
## plcd_vce_Mean                0.000
## plcd_dat_Mean                0.000
## recv_vce_Mean                0.000
## recv_sms_Mean                0.000
## comp_vce_Mean                0.000
## comp_dat_Mean                0.000
## custcare_Mean                0.000
## ccrndmou_Mean                0.000
## cc_mou_Mean                  0.000
## inonemin_Mean                0.000
## threeway_Mean                0.000
## mou_cvce_Mean                0.000
## mou_cdat_Mean                0.000
## mou_rvce_Mean                0.000
## owylis_vce_Mean              0.000
## mouowylisv_Mean              0.000
## iwylis_vce_Mean              0.000
## mouiwylisv_Mean              0.000
## peak_vce_Mean                0.000
## peak_dat_Mean                0.000
## mou_peav_Mean                0.000
## mou_pead_Mean                0.000
## opk_vce_Mean                 0.000
## opk_dat_Mean                 0.000
## mou_opkv_Mean                0.000
## mou_opkd_Mean                0.000
## drop_blk_Mean                0.000
## attempt_Mean                 0.000
## complete_Mean                0.000
## callfwdv_Mean                0.000
## callwait_Mean                0.000
## churn                        0.000
## months                       0.000
## uniqsubs                     0.000
## actvsubs                     0.000
## new_cell                     0.000
## crclscod                     0.000
## asl_flag                     0.000
## totcalls                     0.000
## totmou                       0.000
## totrev                       0.000
## adjrev                       0.000
## adjmou                       0.000
## adjqty                       0.000
## avgrev                       0.000
## avgmou                       0.000
## avgqty                       0.000
## avg3mou                      0.000
## avg3qty                      0.000
## avg3rev                      0.000
## avg6mou                      2.839
## avg6qty                      2.839
## avg6rev                      2.839
## prizm_social_one             0.000
## area                         0.000
## dualband                     0.000
## refurb_new                   0.000
## hnd_price                    0.847
## phones                       0.001
## models                       0.001
## hnd_webcap                  10.188
## truck                        1.732
## rv                           1.732
## ownrent                      0.000
## lor                         30.190
## dwlltype                     0.000
## marital                      0.000
## adults                      23.019
## infobase                     0.000
## income                      25.436
## numbcars                    49.366
## HHstatin                     0.000
## dwllsize                     0.000
## forgntvl                     1.732
## ethnic                       0.000
## kid0_2                       0.000
## kid3_5                       0.000
## kid6_10                      0.000
## kid11_15                     0.000
## kid16_17                     0.000
## creditcd                     0.000
## eqpdays                      0.001
## Customer_ID                  0.000
#Colocando a porcentagem de dados nulos em ordem descrescente
nulos <- sort(porcentagem_nulos, decreasing = TRUE)
nulos2 <- data.frame(nulos)

#print(nulos2)

Algumas colunas tem números significativos de dados nulos , como numbcars (49.4%) , lor (30.2%) , income (25.4%) , adults (23%) e hnd_webcap (10.2%) .

Para descobrir o que fazer, deve-se analisar cada uma.

Coluna numbcars
#Checar dados nulos
unique(dados$numbcars)
## [1]  3  1  2 NA

A coluna numbcars representa a quantidade de carros do cliente. Na base de dados, não tem nenhum valor representando zero carros. Logo, é poss´´ivel concluir que NA significa clientes com zero carros. Então, o ideal será trocar NA por 0.

Coluna lor

Representa o tempo de residência do cliente. Esta informação não é relevante para Churn. Logo, pode-se eliminá-la.

Coluna income

Representa a renda estimada. Esta é uma informação relevante, logo não é ideal retirar a coluna. Uma solução é eliminar as linhas com NA.

Coluna adults

Representa o número de adultos na residência. Esta também não é informação não é relevante para Churn. Logo, pode-se eliminá-la.

Coluna hnd_webcap

Representa a capacidade web do aparelho. Segundo (TSAI; CHEN, 2010) e (KIM; YOON, 2004) esta informação pode ser relevante para Churn. Uma solução é eliminar as linhas com NA.

Em resumo:

  • numbcars: trocar NA por zero

  • lor: retirar a coluna, pois não é relevante para Churn

  • income: eliminar as linhas com NA

  • adults: retirar esta coluna

  • hnd_webcap: eliminar as linhas com NA

4. Limpeza dos dados

1ª Passo: Trocar NA por zero na coluna numbcars

#Criar uma nova base 
dados2 <- dados
# 1º Trocar NA por zero na coluna numbcars
dados2$numbcars[is.na(dados2$numbcars)] <- 0

2º Passo: Tirar as colunas lor e adults

# 2º Tirar as colunas
dados2 <- subset(dados2, select = -c(lor, adults))
#Verificar o resultado
dim(dados2)
## [1] 100000     98

3º Passo: Eliminar as NA´s

# 3º Eliminar as NAs
dados2 <- na.omit(dados2)

anyNA(dados2)
## [1] FALSE

4º Checar novamente a quantidade de dados nulos

#Transformar dados3 num data.frame
dados2 <- data.frame(dados2)
#Porcentagem Dados Nulos
porcentagem_nulos2 <- colSums(is.na(dados2))/nrow(dados2)*100
#data.frame(porcentagem_nulos2)
#Colocando a porcentagem de dados nulos em ordem descrescente
nulos3 <- sort(porcentagem_nulos2, decreasing = TRUE)
nulos4 <- data.frame(nulos3)

anyNA(nulos4)
## [1] FALSE
#Visão Geral da base dados3
#head(dados2)

Salvar os dados limpos em csv

#Alterar o caminho do diretório para a pasta com os datasets
#setwd("C:/0.Projetos/2.Telecom_customer_(Churn)/Dataset")
#dir()
#Salvar a base de dados
#write.csv(dados2,"dados_limpos.csv", row.names=FALSE)
#Retornar para o diretório com os scripts
#setwd("C:/0.Projetos/2.Telecom_customer_(Churn)/Scripts")
#dir()

5. Transformação dos dados

O que será feito nesta etapa:

  • Retirada de algumas colunas

  • Agrupamento da coluna kids

5.1 Retirada de variáveis

Algumas colunas serão irrelevantes para a análise.

  • A coluna prizm_social_one , iwylis_vce_Mean e infobase não estão bem específicadas na documentação.

  • A coluna ccrndmou_Mean apresenta os números arredondados, porém há outra variável que apresenta os mesmos números sem arredondar.

#Retirando 4 colunas
dados3 <- dados2 %>% select(-prizm_social_one, -iwylis_vce_Mean,-infobase , -ccrndmou_Mean)
#Verificando o número de colunas de uma tabela
ncol(dados2)
## [1] 98
ncol(dados3)
## [1] 94

5.2 Transformação de variáveis

O dataset apresenta 4 categorias para o caso do cliente ter filhos. Transformaremos essas 4 colunas em uma só, criando uma variável binária em que 0 significa não ter filho e 1 significa ter filhos.

#kid=1 significa ter filhos
#kid=0 significa não ter filhos
# Converta as colunas relacionadas à presença de filhos para tipo lógico (logical)
dados3 <- dados3 %>%
  mutate(kid = ifelse(kid0_2 =="Y" | kid3_5 =="Y" | kid6_10 =="Y" | kid11_15 =="Y" | kid16_17 =="Y", 1, 0))

#OBS: mutate(across(starts_with("kid"), as.logical)) Significa converter as colunas que começam com"kid" para dados do tipo lógico.
#Verificar se está tudo certo com a variavel"kid"
unique(dados3$kid)
## [1] 0 1
#retirar as colunas:'kid0_2' , 'kid3_5', 'kid6_10' , 'kid11_15' , 'kid16_17'
dados3 <- dados3 %>% select(-kid0_2, -kid3_5,-kid6_10 , -kid11_15, -kid16_17)
#Verificar se as colunas foram retiradas
ncol(dados3)
## [1] 90

Salvar os dados

#Alterar o caminho do diretório para a pasta com os datasets
#setwd("C:/0.Projetos/2.Telecom_customer_(Churn)/Dataset")
#dir()
#Salvar a base de dados
#write.csv(dados3,"dados_transformados.csv", row.names=FALSE)

6. Análise Descritiva

O objetivo aqui é encontrar variáveis que serão úteis na modelagem. Para isso é necessário identificar padrões e associações, portanto, será feita:

  • A correlação entre as variáveis

  • A criação de gráficos das váriaveis com churn

6.1 Encontrar associções das variáveis com churn

Correlação da coluna Churn

Para realizar uma correlação de Churn com as outras variáveis. É necessário descobrir quais estão em formato numeric. Pois a correlação só é feita com váriaveis númericas.

# Verificar quais colunas são numericas
col_numeric <- sapply(dados3, is.numeric)

# Exibir apenas as colunas que são numericas
col_numeric <- dados3[, col_numeric]

# Transformar num data.frame
col_numeric <- data.frame(col_numeric)
ncol(col_numeric)
## [1] 76

A tabela tem 76 colunas, é necessário dividi-lá em tabelas menores para visualizar melhor o gráfico de correlação.

# Dividir o data frame em partes, garantindo a presença da coluna"churn"
partes <- split.default(col_numeric[, -ncol(col_numeric)], 1:7)

# Adicionar a coluna"churn" a cada parte
partes <- lapply(partes, function(parte) {
  cbind(parte, churn = col_numeric$churn)
})

# Salvar cada parte em uma variável separada
for (i in 1:7) {
  assign(paste0("parte", i), partes[[i]])
}

Após dividir a base em tabelas menores. Será criado uma uma função para automatizar a construção dos gráficos de correlação.

Função para criar gráficos de correlação

# Função que automatiza a criação de gráficos de correlação
graf_cor <- function(x){
  ggcorrplot(
    cor(x), 
    hc.order = TRUE,
    type="upper",
    lab=TRUE,
    lab_size = 2.5,
    p.mat=cor_pmat(x), #matriz de p-valores para correlação
    insig="blank"
  )+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 80, hjust = 1))  # Rotacionar rótulos do eixo x
}

#hc.order = TRUE : Ordenamento dasa variveis por agrupamento hierárquico
#type="lower" : esconder espelhamento
#lab=TRUE : adiciona o valor da correlação
#lab_size = 2.5 : ajusta o tamanho da fonte dos rótulos da correlação
#p.mat=cor_pmat() : vai apagar os valores da matriz de correlação que não são significativas.

Gráfico de correlação 1

graf_pt1 <- graf_cor(parte1)
graf_pt1

Gráfico de correlação 2

graf_pt2 <- graf_cor(parte2)
graf_pt2

Gráfico de correlação 3

graf_pt3 <- graf_cor(parte3)
graf_pt3

Gráfico de correlação 4

graf_pt4 <- graf_cor(parte4)
graf_pt4

Gráfico de correlação 5

graf_pt5 <- graf_cor(parte5)
graf_pt5

Gráfico de correlação 6

graf_pt6 <- graf_cor(parte6)
graf_pt6

Gráfico de correlação 7

graf_pt7 <- graf_cor(parte7)
graf_pt7

Conclusão

Foram encontradas 42 correlações altas. A tabela a seguir mostra essas associações:

Tabela com as variáveis altamente correlacionadas

Variável 1 Variável 2 Correlação entre 1 e 2
1 attempt_Mean comp_vce_Mean 0.98
2 avgmou mou_Mean 0.87
3 comp_vce_Mean avg6qty 0.86
4 attempt_Mean avg6qty 0.85
5 avg6mou mou_cvce_Mean 0.83
6 complete_Mean mou_Mean 0.83
7 avg3mou plcd_vc_Mean 0.83
8 mou_rvce_Mean mou_Mean 0.82
9 drop_blck_Mean blck_vce_Mean 0.82
10 comp_vce_Mean mou_peav_Mean 0.8
11 peak_vce_Mean recv_vce_Mean 0.l8
12 attempt_Mean mou_peav_Mean 0.77
13 complete_Mean unan_vce_Mean 0.77
14 avg3ty inonemin_Mean 0.77
15 avgmou complete_Mean 0.76
16 avgrev rev_Mean 0.75
17 avg3rev ovrrev_Mean 0.75
18 avgqty opk_vc_Mean 0.76
19 owylis_vce_Mean opk_vc_Mean 0.74
20 totmou avgqty 0.74
21 avgmou mou_rvce_Mean 0.73
22 complete_Mean mou_rvce_Mean 0.73
23 avg6ty mou_peav_Mean 0.71
24 mou_Mean avg6rev 0.7
25 avgmou avg6rev 0.68
26 rev_Mean mou_peav_Mean 0.67
27 avgrev mou_peav_Mean 0.67
28 owylis_vce_Mean avgqty 0.66
29 avg3mou mouowylisv_Mean 0.65
30 peak_vce_Mean adjmou 0.65
31 peak_vce_Mean avg3rev 0.64
32 plcd_vce_Mean callwait_Mean 0.64
33 mou_Mean unan_vce_Mean 0.64
34 plcd_vce_Mean mouowylisv_Mean 0.63
35 avgmou totcalls 0.63
36 mou_pead_Mean comp_dat_Mean 0.62
37 avgmou callwait_Mean 0.62
38 av3qty drop_vce_Mean 0.61
39 avg3qty mou_opkv_Mean 0.6
40 attempt_Mean avgrev 0.6
41 comp_vce_Mean avgrev 0.6
42 mou_rvce_Mean avg6rev 0.6

Analisando a tabela acima , é possível notar que 7 variáveis aparecem com frequência. São elas:

Variável Descrição Quantidade de vezes que aparece
avgmou Média mensal de minutos de uso ao longo da vida do cliente 5
attempt_Mean Número médio de tentativas de chamadas 4
avg3mou Média mensal de minutos de uso nos três meses anteriores 3
avg3qty Número médio mensal de chamadas nos três meses anteriores 3
comp_vce_Mean Número médio de chamadas de voz concluídas 3
complete_Mean Número médio de chamadas concluídas 3
peak_vce_Mean Número médio de chamadas de voz de entrada e saída de pico 3

A variável avgmou também aparece na literaturta como determística de Churn. Isso é um indica ser uma boa ideia deixá-la no dataset final e eliminar as variáveis que são altamente correlacionadas com ela.

6.2 Análise Exploratória das variáveis correlacionadas com churn

Funções

Será feita uma analise exploratória das variáveis da tabela acima

Função 1 para automatizar a análise de dados númericos

#Função que retorna com o summary e com o gráfico de dados numéricos
func_n1 <- function(col) {
  # Calcula o resumo
  resumo <- summary(dados3[[col]])
  describe <-describe(dados3[[col]])
  total <- sum(dados3[[col]], na.rm= TRUE)
  classe <- class(dados3[[col]])

  # Cria o gráfico
  p <- ggplot(dados3, aes_string(x = col, fill = factor(dados3$churn))) +
    geom_histogram(position ="stack", bins = 30, color ="white", alpha = 0.7) +
    labs(
      title = paste('Distribuição de', col, 'Agrupada por Churn'),
      subtitle = paste("Total:", total),
      x = col,
      y = 'Count',
      fill = 'Churn'
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
    scale_fill_manual(values = c("blue","red"), name ="Churn", labels = c("0","1")) +
    guides(fill = guide_legend(title ="Churn"))

  print(classe)
  print(resumo)
  print(describe)
  print(p)
  
}

Função 2 para automatizar a análise de dados númericos

#Função que retorna com o summary e com o gráfico de dados numéricos
func_n2 <- function(col){
  # Calcula o resumo
  resumo <- summary(dados3[[col]])
  describe <-describe(dados3[[col]])
  total <- sum(dados3[[col]], na.rm= TRUE)
  classe <- paste("A variável" , col,"é do tipo", class(dados3[[col]]))

  # Cria o gráfico
  p <- ggplot(dados3, aes_string(x = col, fill = factor(dados3$churn))) +
    geom_histogram(position ="dodge", bins = 30, color ="white", alpha = 0.7) +
    labs(
      title = paste('Distribuição de', col, 'Agrupada por Churn'),
      subtitle = paste("Total:", total),
      x = col,
      y = 'Count',
      fill = 'Churn'
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
    scale_fill_manual(values = c("blue","red"), name ="Churn", labels = c("0","1")) +
    guides(fill = guide_legend(title ="Churn"))

  cat(classe)
  print(resumo)
  print(describe)
  print(p)
  
}

#OBS: a Função paste serve para concatenar os elementos da mensagem, e cat para imprimir o resultado

Função 1 para automatizar a análise de dados categóricos

func_c1 <- function(col) {
  # Verifica se a coluna é do tipo character
  if (!is.character(dados3[[col]])) {
    stop("A coluna não é do tipo character.")
  }
  
  # Calcula o resumo
  resumo <- table(dados3[[col]])
  
  # Cria o gráfico de barras para variáveis categóricas
  p <- ggplot(dados3, aes_string(x = col, fill = factor(dados3$churn))) +
    geom_bar(position ="stack", color ="white", alpha = 0.7) +
    labs(
      title = paste('Distribuição de', col, 'Agrupada por Churn'),
      x = col,
      y = 'Count',
      fill = 'Churn'
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
    scale_fill_manual(values = c("blue","red"), name ="Churn", labels = c("0","1")) +
    guides(fill = guide_legend(title ="Churn"))
  
  print(resumo)
  print(p)
}

Função 2 para automatizar a análise de dados categóricos

func_c2 <- function(col) {
  # Verifica se a coluna é do tipo character
  if (!is.character(dados3[[col]])) {
    stop("A coluna não é do tipo character.")
  }
  
  # Calcula o resumo
  resumo <- table(dados3[[col]])
  
  # Cria o gráfico de barras para variáveis categóricas
  p <- ggplot(dados3, aes_string(x = col, fill = factor(dados3$churn))) +
    geom_bar(position ="dodge", color ="white", alpha = 0.7) +
    labs(
      title = paste('Distribuição de', col, 'Agrupada por Churn'),
      x = col,
      y = 'Count',
      fill = 'Churn'
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
    scale_fill_manual(values = c("blue","red"), name ="Churn", labels = c("0","1")) +
    guides(fill = guide_legend(title ="Churn"))
  
  print(resumo)
  print(p)
}

Testar numa amostra se o gráfico acima está certo

#Função que retorna com o summary e com o gráfico
func_amostra <- function(col) {
  # Calcula o resumo
  resumo <- summary(amostra[[col]])
  describe <-describe(amostra[[col]])
  total <- sum(amostra[[col]], na.rm= TRUE)

  # Cria o gráfico
  p <- ggplot(amostra, aes_string(x = col, fill = factor(amostra$churn))) +
    geom_histogram(position ="stack", bins = 30, color ="white", alpha = 0.7) +
    labs(
      title = paste('Distribuição de', col, 'Agrupada por Churn'),
      subtitle = paste("Total:", total),
      x = col,
      y = 'Count',
      fill = 'Churn'
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
    scale_fill_manual(values = c("blue","red"), name ="Churn", labels = c("0","1")) +
    guides(fill = guide_legend(title ="Churn"))

  print(resumo)
  print(describe)
  print(p)
  
}
#Criar uma amostra para conferir se o gráfico foi feito corretamente
amostra<- dados3[sample(nrow(dados3), 50),]
amostra <- amostra %>% select(drop_vce_Mean, churn)
#amostra
func_amostra("drop_vce_Mean")
## Warning: `aes_string()` was deprecated in ggplot2 3.0.0.
## ℹ Please use tidy evaluation idioms with `aes()`.
## ℹ See also `vignette("ggplot2-in-packages")` for more information.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   1.333   4.333   6.160   7.917  35.333 
##    vars  n mean   sd median trimmed  mad min   max range skew kurtosis   se
## X1    1 50 6.16 7.01   4.33    4.84 4.94   0 35.33 35.33 1.99     4.63 0.99

Teste de Hipótese

Para realizar o gráfico será criada duas tabelas , uma com amostra dos dados quando churn for igual a 0 e outra tabela quando churn for igual a 1. E em seguida, será feito o teste comparando a distribuição dessas duas tabelas.

Amostragem aleatória

#Definir a semente

set.seed(123)  # Define uma semente para reproducibilidade

# Criar um dataframe com os dados quando churn =0

df_churn_0 <- dados3[dados3$churn == 0, ]

## Criar um dataframe com os dados quando churn =0

df_churn_1 <- dados3[dados3$churn == 1, ]

# Tamanho da amostra para churn=0 (mesmo tamanho que churn=1)

tamanho_amostra <- min(nrow(df_churn_0), nrow(df_churn_1))

#OBS: tamanho_amostra é o tamanho da amostra desejado, que é o menor entre o tamanho de amostra_churn_0 e amostra_churn_1.

# Amostragem aleatória

amostra_churn_0 <- df_churn_0[sample(nrow(df_churn_0), tamanho_amostra, replace = TRUE), ]

amostra_churn_1 <- df_churn_1[sample(nrow(df_churn_1), tamanho_amostra, replace = TRUE), ]

#OBS:replace = TRUE

# - Amostragem com substituição.

# - Isso significa que a mesma observação pode ser escolhida mais de uma vez durante o processo de amostragem. Cada vez que uma observação é escolhida, ela é devolvida à população antes da próxima escolha.

Teste de Hipótese - Kolmogorov-Smirnov

É um teste não paramétrico que compara as funções de distribuição de duas amostras

\(H_0: As \ distribuições \ são \ iguais\)

\(H_1: As\ distribuições \ são \ diferentes\)

O nível de significância será de 0.05 e critério de avaliação será pelo p-valor. Se o p-valor for maior que 0.05, rejeita-se \(H_0\), logo as amostras tem a mesma distribuição. Isso será um indicativo de que a variável testada não é uma boa preditora.

Agora, se o p-valor for menor que 0.05, então rejeita-se \(H_0\), logo as amostras tem distribuições diferentes, portanto, a variável análisada é uma boa preditora de churn.

O objetivo do teste é ajudar a encontrar boas preditoras de churn.

teste_ks <- function(x){
  t <- ks.test(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]])
  print(t)
}

***6.2.1 months

class(dados3$months)
## [1] "integer"
func_n2("months")
## A variável months é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     7.0    12.0    17.0    18.9    24.0    61.0 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 18.9 9.28     17    17.8 8.9   7  61    54 1.09     1.01 0.04

teste_ks("months")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.11689, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

6.2.2 truck

class(dados3$truck)
## [1] "integer"
unique(dados3$truck)
## [1] 0 1
func_n2("truck")
## A variável truck é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.0000  0.0000  0.0000  0.2458  0.0000  1.0000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.25 0.43      0    0.18   0   0   1     1 1.18    -0.61  0

A análise gráfica mostra que não uma grande diferença entre as distribuições. Logo, esta não é uma boa preditora.

6.2.3 rv

func_n2("rv")
## A variável rv é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.0000  0.0000  0.0000  0.1087  0.0000  1.0000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.11 0.31      0    0.01   0   0   1     1 2.51     4.32  0

***6.2.4 drop_vce_Mean

class(dados3$drop_vce_Mean)
## [1] "numeric"
func_n2("drop_vce_Mean")
## A variável drop_vce_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.6667   3.0000   5.7904   7.3333 232.6667 
##    vars     n mean   sd median trimmed  mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 5.79 8.66      3    4.04 3.95   0 232.67 232.67 4.44    39.78
##      se
## X1 0.03

teste_ks("drop_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.016953, p-value = 0.0003286
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.5 drop_dat_Mean

func_n2("drop_dat_Mean")
## A variável drop_dat_Mean é do tipo numeric     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##   0.00000   0.00000   0.00000   0.04105   0.00000 207.33333 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range   skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.04 0.96      0       0   0   0 207.33 207.33 162.71 34077.54  0

*6.2.5 blck_vce_Mean

func_n2("blck_vce_Mean")
## A variável blck_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   0.000   1.000   3.883   3.333 385.333 
##    vars     n mean    sd median trimmed  mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 3.88 10.52      1    1.84 1.48   0 385.33 385.33 10.68   202.83
##      se
## X1 0.04

teste_ks("blck_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.024935, p-value = 1.301e-08
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.6 blck_dat_Mean

unique(dados3$blck_dat_Mean)
##  [1]   0.0000000   0.3333333   2.0000000   0.6666667   1.3333333   3.0000000
##  [7]   1.0000000  11.0000000   4.3333333   1.6666667   2.3333333   2.6666667
## [13]   3.6666667  72.3333333   5.3333333   4.6666667 122.3333333   7.3333333
## [19]   3.3333333  14.3333333   6.0000000   4.0000000  11.3333333  11.6666667
## [25]  15.3333333   8.0000000   7.0000000   8.3333333  10.6666667   7.6666667
## [31]  17.3333333  10.3333333   6.6666667  16.3333333   5.0000000  70.0000000
## [37]  66.6666667  12.6666667  16.0000000  13.3333333   9.6666667  64.0000000
## [43]   5.6666667  32.3333333  13.6666667  17.0000000
func_n2("blck_dat_Mean")
## A variável blck_dat_Mean é do tipo numeric     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##   0.00000   0.00000   0.00000   0.02225   0.00000 122.33333 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.02 0.79      0       0   0   0 122.33 122.33 100.9  12455.1  0

teste_ks("blck_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.024935, p-value = 1.301e-08
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.7 hnd_price

func_n2("hnd_price")
## A variável hnd_price é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    9.99   59.99  129.99  108.08  149.99  499.99 
##    vars     n   mean    sd median trimmed   mad  min    max range skew kurtosis
## X1    1 63377 108.08 58.74 129.99  106.05 74.13 9.99 499.99   490 0.43     1.26
##      se
## X1 0.23

teste_ks("hnd_price")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.076355, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.8 avgqty

func_n2("avgqty")
## A variável avgqty é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   62.77  123.55  169.50  221.89 3017.11 
##    vars     n  mean     sd median trimmed    mad min     max   range skew
## X1    1 63377 169.5 164.65 123.55  141.92 106.72   0 3017.11 3017.11 2.95
##    kurtosis   se
## X1     17.3 0.65

teste_ks("avgqty")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.022461, p-value = 4.55e-07
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.9 rev_Mean

func_n2("rev_Mean")
## A variável rev_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   -5.862   33.240   47.675   58.285   69.775 3843.262 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad   min     max   range  skew
## X1    1 63377 58.28 46.67  47.67    51.3 24.19 -5.86 3843.26 3849.12 11.81
##    kurtosis   se
## X1   709.55 0.19

teste_ks("rev_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.018668, p-value = 5.155e-05
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.10 totmrc_Mean

func_n2("totmrc_Mean")
## A variável totmrc_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  -26.91   30.00   44.99   46.23   59.99  399.99 
##    vars     n  mean   sd median trimmed   mad    min    max  range skew
## X1    1 63377 46.23 23.5  44.99   44.61 22.22 -26.91 399.99 426.91 1.66
##    kurtosis   se
## X1      8.9 0.09

teste_ks("totmrc_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.067779, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.11 eqpdays

Segundo (LEE et al., 2011) , a variável número de dias do equipamento atual (eqpdays) “está positivamente associada à decisão de desligamento dos usuários do serviço, o que significa que um usuário do serviço que manteve seu atual equipamento móvel por mais tempo terá maior probabilidade de mudar para outro provedor de serviços”. Logo, quanto maior o eqpdays, maior a chances de churn.

func_n2("eqpdays")
## A variável eqpdays é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    -5.0   216.0   338.0   374.6   502.0  1465.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 374.57 228.62    338  356.81 200.15  -5 1465  1470 0.78     0.54
##      se
## X1 0.91

teste_ks("eqpdays")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.16343, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.12 ovrmou_Mean

func_n2("ovrmou_Mean")
## A variável ovrmou_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    0.00    2.25   40.16   40.25 4320.75 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad min     max   range skew kurtosis
## X1    1 63377 40.16 96.48   2.25   18.66 3.34   0 4320.75 4320.75 7.37   126.78
##      se
## X1 0.38

teste_ks("ovrmou_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.042614, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

**6.2.13 mou_cvce_Mean

class(dados3$mou_cvce_Mean)
## [1] "numeric"
func_n2("mou_cvce_Mean")
## A variável mou_cvce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   49.53  143.08  220.35  297.39 3701.36 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min     max   range skew
## X1    1 63377 220.35 255.11 143.08  173.86 164.12   0 3701.36 3701.36 2.62
##    kurtosis   se
## X1    11.45 1.01

teste_ks("mou_cvce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.050068, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.14 asl_flag

class(dados3$asl_flag)
## [1] "character"
func_c2("asl_flag")
## 
##     N     Y 
## 56191  7186

***6.2.15 totmou

class(dados3$totmou)
## [1] "numeric"
func_n2("totmou")
## A variável totmou é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       0    2517    5128    7683    9733  233419 
##    vars     n    mean      sd median trimmed     mad min      max    range skew
## X1    1 63377 7683.36 8932.48   5128 6106.69 4656.85   0 233419.1 233419.1 4.66
##    kurtosis    se
## X1    45.43 35.48

teste_ks("totmou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.034797, p-value = 2.22e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.16 avgmou

class(dados3$avgmou)
## [1] "numeric"
func_n2("avgmou")
## A variável avgmou é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   172.9   345.2   463.9   622.2  7040.1 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min     max   range skew
## X1    1 63377 463.93 420.64 345.25  396.25 301.52   0 7040.13 7040.13 2.12
##    kurtosis   se
## X1     7.95 1.67

teste_ks("avgmou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.013787, p-value = 0.006284
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.17 vceovr_Mean

class(dados3$vceovr_Mean)
## [1] "numeric"
func_n2("vceovr_Mean")
## A variável vceovr_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.4375  12.8923  13.3000 896.0875 
##    vars     n  mean   sd median trimmed  mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 12.89 29.7   0.44     6.1 0.65   0 896.09 896.09  6.1    73.09
##      se
## X1 0.12

teste_ks("vceovr_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.041921, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.18 ovrrev_Mean

class(dados3$ovrrev_Mean)
## [1] "numeric"
func_n2("ovrrev_Mean")
## A variável ovrrev_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   0.000   0.825  13.157  13.688 896.087 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 13.16 30.05   0.82    6.31 1.22   0 896.09 896.09 6.09    72.23
##      se
## X1 0.12

teste_ks("ovrrev_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.041327, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.19 change_mou

class(dados3$change_mou)
## [1] "numeric"
func_n2("change_mou")
## A variável change_mou é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
## -3331.25   -83.75    -6.00   -12.75    61.25 31219.25 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad      min      max   range
## X1    1 63377 -12.75 275.38     -6   -10.2 107.12 -3331.25 31219.25 34550.5
##     skew kurtosis   se
## X1 22.89  2622.34 1.09

teste_ks("change_mou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0627, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.20 refurb_new

class(dados3$refurb_new)
## [1] "character"
func_c2("refurb_new")
## 
##     N     R 
## 54464  8913

teste_ks("ovrrev_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.041327, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

***6.2.21 hnd_webcap

class(dados3$hnd_webcap)
## [1] "character"
unique(dados3$hnd_webcap)
## [1] "WCMB" "WC"
func_c2("hnd_webcap")
## 
##    WC  WCMB 
## 10284 53093

***6.2.22 area

class(dados3$area)
## [1] "character"
unique(dados3$area)
##  [1] "NORTHWEST/ROCKY MOUNTAIN AREA" "NEW ENGLAND AREA"             
##  [3] "GREAT LAKES AREA"              "DALLAS AREA"                  
##  [5] "CENTRAL/SOUTH TEXAS AREA"      "CHICAGO AREA"                 
##  [7] "TENNESSEE AREA"                "MIDWEST AREA"                 
##  [9] "PHILADELPHIA AREA"             "SOUTHWEST AREA"               
## [11] "OHIO AREA"                     "NEW YORK CITY AREA"           
## [13] "HOUSTON AREA"                  "SOUTH FLORIDA AREA"           
## [15] "ATLANTIC SOUTH AREA"           "CALIFORNIA NORTH AREA"        
## [17] "DC/MARYLAND/VIRGINIA AREA"     "NORTH FLORIDA AREA"           
## [19] ""                              "LOS ANGELES AREA"
func_c2("area")
## 
##                                         ATLANTIC SOUTH AREA 
##                            27                          3807 
##         CALIFORNIA NORTH AREA      CENTRAL/SOUTH TEXAS AREA 
##                          3482                          2745 
##                  CHICAGO AREA                   DALLAS AREA 
##                          3378                          3385 
##     DC/MARYLAND/VIRGINIA AREA              GREAT LAKES AREA 
##                          4052                          3141 
##                  HOUSTON AREA              LOS ANGELES AREA 
##                          2820                          4059 
##                  MIDWEST AREA              NEW ENGLAND AREA 
##                          4110                          3500 
##            NEW YORK CITY AREA            NORTH FLORIDA AREA 
##                          7085                          2796 
## NORTHWEST/ROCKY MOUNTAIN AREA                     OHIO AREA 
##                          2592                          3125 
##             PHILADELPHIA AREA            SOUTH FLORIDA AREA 
##                          1613                          2145 
##                SOUTHWEST AREA                TENNESSEE AREA 
##                          3737                          1778

*6.2.23 income:

func_n2("income")
## A variável income é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   4.000   6.000   5.777   7.000   9.000 
##    vars     n mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
## X1    1 63377 5.78 2.19      6     5.9 1.48   1   9     8 -0.38    -0.46 0.01

teste_ks("income")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0054751, p-value = 0.7538
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.24 roam_Mean

class(dados3$roam_Mean)
## [1] "numeric"
func_n2("roam_Mean")
## A variável roam_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    0.000    0.000    1.311    0.270 3685.200 
##    vars     n mean    sd median trimmed mad min    max  range   skew kurtosis
## X1    1 63377 1.31 17.15      0    0.18   0   0 3685.2 3685.2 162.48 33788.63
##      se
## X1 0.07

teste_ks("roam_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.011049, p-value = 0.04937
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.25 cc_mou_Mean

func_n2("cc_mou_Mean")
## A variável cc_mou_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   0.000   0.000   3.287   2.443 533.727 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 3.29 9.78      0    1.18   0   0 533.73 533.73 11.53   318.22
##      se
## X1 0.04

#

*6.2.26 attempt_Mean

func_n2("attempt_Mean")
## A variável attempt_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   38.67   99.00  142.89  194.67 2289.00 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 142.89 156.14     99  116.21 105.76   0 2289  2289 2.68    13.04
##      se
## X1 0.62

teste_ks("attempt_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.034269, p-value = 6.661e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância. Logo, não há evidências para rejeitar H0.

*6.2.27 avg3mou

func_n2("avg3mou")
## A variável avg3mou é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   153.0   348.0   505.9   683.0  7716.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 505.94 519.29    348  415.94 346.93   0 7716  7716 2.28     8.59
##      se
## X1 2.06

teste_ks("avg3mou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.035885, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O teste deu um p-valor muito alto, portanto, não há indicios para rejeitar H0. Logo, esta variável não é uma boa preditora.

**6.2.28 avg3rev

func_n2("avg3rev")
## A variável avg3rev é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00   33.00   48.00   58.64   70.00 1239.00 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 58.64 46.11     48   51.27 23.72   1 1239  1238 4.41    44.43
##      se
## X1 0.18

teste_ks("avg3rev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.016096, p-value = 0.0007759
## alternative hypothesis: two-sided

O teste deu um p-valor menor que o nível de significância. Logo, há um indícios que as amostras tem distribuições diferentes. Portanto, esta é uma boa variável preditora

6.2.28 avg6mou

func_n2("avg6mou")
## A variável avg6mou é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   165.0   354.0   498.1   674.0  7217.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 498.09 484.93    354  416.91 335.07   0 7217  7217 2.18     7.95
##      se
## X1 1.93

teste_ks("avg6mou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.02167, p-value = 1.312e-06
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado próximo porém acima do nível de significância. Logo, há indícios que as amostras tem a mesma distribuição, porém o resultado não é conclusivo.

6.2.29 avg3qty

func_n2("avg3qty")
## A variável avg3qty é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0    55.0   123.0   178.3   235.0  3261.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 178.25 189.78    123   145.3 118.61   0 3261  3261 3.01    17.46
##      se
## X1 0.75

teste_ks("avg3qty")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.023286, p-value = 1.45e-07
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância.Log, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.30 avg6qty

func_n2("avg6qty")
## A variável avg6qty é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0    59.0   125.0   176.6   233.0  2817.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 176.62 180.44    125  145.76 115.64   0 2817  2817 2.93    16.44
##      se
## X1 0.72

teste_ks("avg6qty")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.014084, p-value = 0.00489
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância.Log, esta não é uma boa variável preditora.

*6.2.31 avgrev

func_n2("avgrev")
## A variável avgrev é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.55   35.18   48.83   56.86   67.77  924.27 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad  min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 56.86 35.25  48.83   51.72 22.36 1.55 924.27 922.72 3.36    30.72
##      se
## X1 0.14

teste_ks("avgrev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.02477, p-value = 1.668e-08
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância.Log, esta não é uma boa variável preditora.

*6.2.32 comp_vce_Mean

func_n2("comp_vce_Mean")
## A variável comp_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   28.67   74.67  107.05  146.67 1894.33 
##    vars     n   mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 107.05 116.38  74.67   87.35 80.06   0 1894.33 1894.33 2.65
##    kurtosis   se
## X1    13.11 0.46

teste_ks("comp_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.036941, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância.Log, esta não é uma boa variável preditora.

***6.2.33 complete_Mean

func_n2("complete_Mean")
## A variável complete_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0    29.0    75.0   107.9   147.7  1894.3 
##    vars     n   mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 107.86 117.52     75   87.89 80.55   0 1894.33 1894.33 2.65
##    kurtosis   se
## X1    12.97 0.47

teste_ks("complete_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.036743, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é menor que o nível de significância, sendo este um indício para rejeitar H0. Portanto, há evidências de que as amostras tem distribuições diferentes. Conclui-se que esta é uma boa variável preditora.

**6.2.34 drop_blk_Mean

class(dados2$drop_blck_Mean)
## [1] "NULL"
func_n2("drop_blk_Mean")
## A variável drop_blk_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   1.667   5.333   9.737  12.000 420.000 
##    vars     n mean    sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 9.74 14.96   5.33    6.87 6.42   0 420   420 5.95    72.67 0.06

teste_ks("drop_blk_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.023747, p-value = 7.506e-08
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é muito alto, logo, há indícios que está não é uma boa preditora.

**6.2.35 mou_Mean

func_n2("mou_Mean")
## A variável mou_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   152.5   347.0   501.0   675.8 12206.8 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min      max    range skew
## X1    1 63377 500.98 512.09    347  413.22 345.08   0 12206.75 12206.75 2.43
##    kurtosis   se
## X1    12.67 2.03

teste_ks("mou_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.043504, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

*6.2.36 mou_pead_Mean

head(dados3$mou_pead_Mean)
## [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.05666667
func_n2("mou_pead_Mean")
## A variável mou_pead_Mean é do tipo numeric     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##    0.0000    0.0000    0.0000    0.7348    0.0000 1036.0533 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min     max   range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.73 8.87      0       0   0   0 1036.05 1036.05 46.17   3889.8
##      se
## X1 0.04

teste_ks("mou_pead_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0060688, p-value = 0.6319
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é muito alto, logo, esta não é uma boa variável preditora.

*6.2.37 mou_rvce_Mean

func_n2("mou_rvce_Mean")
## A variável mou_rvce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    7.66   48.16  108.49  143.68 2619.28 
##    vars     n   mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 108.49 159.61  48.16   74.67 70.31   0 2619.28 2619.28  3.1
##    kurtosis   se
## X1    15.41 0.63

teste_ks("mou_rvce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.030938, p-value = 4.989e-13
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é muito alto, logo, esta não é uma boa variável preditora.

*6.2.38 owylis_vce_Mean

func_n2("owylis_vce_Mean")
## A variável owylis_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    3.00   12.67   23.99   31.67  644.33 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 23.99 33.21  12.67   17.34 17.3   0 644.33 644.33 3.39     20.4
##      se
## X1 0.13

teste_ks("owylis_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.039282, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é muito alto, logo, esta não é uma boa variável preditora.

**6.2.39 peak_vce_Mean

func_n2("peak_vce_Mean")
## A variável peak_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   22.00   60.00   88.09  118.00 2090.67 
##    vars     n  mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 88.09 102.54     60   70.04 65.73   0 2090.67 2090.67  3.3
##    kurtosis   se
## X1    21.58 0.41

teste_ks("peak_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.035357, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é menor que o nível de significância (0.05), isto é um indício para rejeitar H0. Logo, é provável que as amostras tenham distribuições diferentes. Conclui-se que esta é uma boa variável preditora.

**6.2.40 plcd_vce_Mean

func_n2("plcd_vce_Mean")
## A variável plcd_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   38.33   98.33  141.99  193.67 2289.00 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 141.99 154.96  98.33  115.59 105.26   0 2289  2289 2.68    13.21
##      se
## X1 0.62

Pela análise gráfica, nota-se uma diferença entre as duas distribuições. Logo, há indícios que esta seja uma variável preditora.

6.2.41 mou_Mean

func_n2("mou_Mean")
## A variável mou_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   152.5   347.0   501.0   675.8 12206.8 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min      max    range skew
## X1    1 63377 500.98 512.09    347  413.22 345.08   0 12206.75 12206.75 2.43
##    kurtosis   se
## X1    12.67 2.03

teste_ks("mou_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.043504, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é maior que o nível de significância. Logo, esta variável não é uma boa preditora

6.2.42 da_Mean

func_n2("da_Mean")
## A variável da_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.2475   0.8710   0.7425 159.3900 
##    vars     n mean   sd median trimmed  mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.87 2.16   0.25    0.41 0.37   0 159.39 159.39 12.62   551.87
##      se
## X1 0.01

teste_ks("da_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.021076, p-value = 2.833e-06
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um número muito alto. Esta não é uma boa preditora.

6.2.41 datovr_Mean

func_n2("datovr_Mean")
## A variável datovr_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.0000   0.2621   0.0000 423.5400 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.26 3.05      0    0.01   0   0 423.54 423.54 62.61  6861.93
##      se
## X1 0.01

teste_ks("datovr_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0062337, p-value = 0.5978
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um número muito alto. Esta não é uma boa preditora.

6.2.43 change_rev

func_n2("change_rev")
## A variável change_rev é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
## -851.105   -6.832   -0.292   -0.945    1.485 9963.658 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad    min     max    range  skew
## X1    1 63377 -0.95 55.18  -0.29    -1.9 6.09 -851.1 9963.66 10814.76 95.13
##    kurtosis   se
## X1 16861.58 0.22

teste_ks("change_rev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.029519, p-value = 6.715e-12
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um número muito alto. Esta não é uma boa preditora.

**6.2.44 unan_vce_Mean

func_n2("unan_vce_Mean")
## A variável unan_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    5.00   15.33   27.00   34.67  848.67 
##    vars     n mean    sd median trimmed   mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377   27 37.53  15.33   19.75 18.78   0 848.67 848.67 4.39    38.61
##      se
## X1 0.15

teste_ks("unan_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.030575, p-value = 9.814e-13
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância (0.05), portanto rejeita-se H0, isso significa que há indícios que as duas amostras tenham distribuições diferentes.

Com o resultado do teste de hipótese junto com a análise do gráfico, é possível concluir que esta é uma boa variável preditora.

6.2.45 unan_dat_Mean

func_n2("unan_dat_Mean")
## A variável unan_dat_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##  0.00000  0.00000  0.00000  0.03013  0.00000 81.66667 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min   max range  skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.03 0.53      0       0   0   0 81.67 81.67 90.31 11432.09  0

teste_ks("unan_dat_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0048814, p-value = 0.8629
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor é muito alto , portanto, esta não é uma boa variável preditora.

***6.2.46 plcd_vce_Mean

func_n2("plcd_vce_Mean")
## A variável plcd_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   38.33   98.33  141.99  193.67 2289.00 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 141.99 154.96  98.33  115.59 105.26   0 2289  2289 2.68    13.21
##      se
## X1 0.62

Ao analisar o gráfico é possível perceber grandes diferenças entre as duas distribuições. Logo, esta é uma boa variável preditora.

6.2.47 plcd_dat_Mean

func_n2("plcd_dat_Mean")
## A variável plcd_dat_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.0000   0.8989   0.0000 733.6667 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377  0.9 9.54      0    0.02   0   0 733.67 733.67 31.28  1494.16
##      se
## X1 0.04

teste_ks("plcd_dat_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.010983, p-value = 0.0516
## alternative hypothesis: two-sided

6.2.48 recv_vce_Mean

func_n2("recv_vce_Mean")
## A variável recv_vce_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    5.333   26.000   54.143   70.000 3369.333 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 54.14 84.89     26   37.25 36.57   0 3369.33 3369.33  5.7
##    kurtosis   se
## X1    85.62 0.34

teste_ks("recv_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.022758, p-value = 3.029e-07
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.49 recv_vce_Mean

func_n2("recv_vce_Mean")
## A variável recv_vce_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    5.333   26.000   54.143   70.000 3369.333 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 54.14 84.89     26   37.25 36.57   0 3369.33 3369.33  5.7
##    kurtosis   se
## X1    85.62 0.34

teste_ks("recv_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.022758, p-value = 3.029e-07
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.50 recv_sms_Mean

func_n2("recv_sms_Mean")
## A variável recv_sms_Mean é do tipo numeric     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##   0.00000   0.00000   0.00000   0.04566   0.00000 247.66667 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.05 1.51      0       0   0   0 247.67 247.67 96.64 13255.69
##      se
## X1 0.01

teste_ks("recv_sms_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0012863, p-value = 1
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.51 comp_dat_Mean

func_n2("comp_dat_Mean")
## A variável comp_dat_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.0000   0.8055   0.0000 559.3333 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.81 8.72      0    0.02   0   0 559.33 559.33 29.81  1291.78
##      se
## X1 0.03

Esta não é uma boa variável preditora

6.2.52 custcare_Mean

func_n2("custcare_Mean")
## A variável custcare_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   0.000   0.000   1.617   1.333 365.667 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis
## X1    1 63377 1.62 4.77      0    0.64   0   0 365.67 365.67 20.63  1136.68
##      se
## X1 0.02

teste_ks("custcare_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.04169, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.53 inonemin_Mean

func_n2("inonemin_Mean")
## A variável inonemin_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    2.667   12.333   29.288   35.000 3086.667 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad min     max   range skew kurtosis
## X1    1 63377 29.29 54.83  12.33    18.6 17.3   0 3086.67 3086.67 9.64   259.26
##      se
## X1 0.22

teste_ks("inonemin_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.021043, p-value = 2.954e-06
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.54 threeway_Mean

func_n2("threeway_Mean")
## A variável threeway_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.0000  0.0000  0.0000  0.2786  0.3333 66.0000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range  skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.28 1.07      0    0.09   0   0  66    66 17.96   653.88  0

teste_ks("threeway_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.026452, p-value = 1.224e-09
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.55 mou_cdat_Mean

func_n2("mou_cdat_Mean")
## A variável mou_cdat_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    0.000    0.000    1.785    0.000 2060.690 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min     max   range  skew kurtosis
## X1    1 63377 1.78 21.5      0       0   0   0 2060.69 2060.69 41.16  2726.57
##      se
## X1 0.09

teste_ks("mou_cdat_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0072232, p-value = 0.4076
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.56 mou_rvce_Mean

func_n2("mou_rvce_Mean")
## A variável mou_rvce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    7.66   48.16  108.49  143.68 2619.28 
##    vars     n   mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 108.49 159.61  48.16   74.67 70.31   0 2619.28 2619.28  3.1
##    kurtosis   se
## X1    15.41 0.63

teste_ks("mou_rvce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.030938, p-value = 4.989e-13
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.57 owylis_vce_Mean

func_n2("owylis_vce_Mean")
## A variável owylis_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    3.00   12.67   23.99   31.67  644.33 
##    vars     n  mean    sd median trimmed  mad min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 23.99 33.21  12.67   17.34 17.3   0 644.33 644.33 3.39     20.4
##      se
## X1 0.13

teste_ks("owylis_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.039282, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.57 mouowylisv_Mean

func_n2("mouowylisv_Mean")
## A variável mouowylisv_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    0.000    2.357   11.550   27.115   32.690 1802.707 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 27.12 46.26  11.55   17.43 16.42   0 1802.71 1802.71 5.53
##    kurtosis   se
## X1    74.18 0.18

teste_ks("mouowylisv_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.044823, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.58 peak_dat_Mean

func_n2("peak_dat_Mean")
## A variável peak_dat_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##   0.0000   0.0000   0.0000   0.3809   0.0000 281.0000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 0.38 4.41      0       0   0   0 281   281 30.4  1293.49 0.02

teste_ks("peak_dat_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0041228, p-value = 0.9589
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.59 mou_peav_Mean

func_n2("mou_peav_Mean")
## A variável mou_peav_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   38.42  114.16  172.70  229.24 4015.35 
##    vars     n  mean     sd median trimmed    mad min     max   range skew
## X1    1 63377 172.7 207.34 114.16  134.48 129.77   0 4015.35 4015.35 3.12
##    kurtosis   se
## X1    18.04 0.82

teste_ks("mou_peav_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.042086, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.60 mou_pead_Mean

func_n2("mou_pead_Mean")
## A variável mou_pead_Mean é do tipo numeric     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##    0.0000    0.0000    0.0000    0.7348    0.0000 1036.0533 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min     max   range  skew kurtosis
## X1    1 63377 0.73 8.87      0       0   0   0 1036.05 1036.05 46.17   3889.8
##      se
## X1 0.04

teste_ks("mou_pead_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.0060688, p-value = 0.6319
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.61 opk_vce_Mean

func_n2("opk_vce_Mean")
## A variável opk_vce_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   10.33   33.00   63.89   83.00 1438.33 
##    vars     n  mean   sd median trimmed   mad min     max   range skew kurtosis
## X1    1 63377 63.89 88.8     33   45.94 41.51   0 1438.33 1438.33 3.53     22.3
##      se
## X1 0.35

teste_ks("opk_vce_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.040437, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.62 mou_opkv_Mean

func_n2("mou_opkv_Mean")
## A variável mou_opkv_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   18.58   72.51  156.08  197.24 2986.75 
##    vars     n   mean     sd median trimmed   mad min     max   range skew
## X1    1 63377 156.08 225.37  72.51  107.57 97.91   0 2986.75 2986.75    3
##    kurtosis  se
## X1    13.07 0.9

teste_ks("mou_opkv_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.053762, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.63 drop_blk_Mean

func_n2("drop_blk_Mean")
## A variável drop_blk_Mean é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   1.667   5.333   9.737  12.000 420.000 
##    vars     n mean    sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 9.74 14.96   5.33    6.87 6.42   0 420   420 5.95    72.67 0.06

teste_ks("drop_blk_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.023747, p-value = 7.506e-08
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.64 callfwdv_Mean

func_n2("callfwdv_Mean")
## A variável callfwdv_Mean é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##  0.00000  0.00000  0.00000  0.01044  0.00000 55.66667 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min   max range  skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.01 0.49      0       0   0   0 55.67 55.67 84.51  8307.28  0

teste_ks("callfwdv_Mean")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.00098948, p-value = 1
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.65 uniqsubs

func_n2("uniqsubs")
## A variável uniqsubs é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   1.000   1.000   1.555   2.000  13.000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 1.56 0.87      1    1.37   0   1  13    12 2.29     8.34  0

teste_ks("uniqsubs")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.038952, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.67 actvsubs

func_n2("actvsubs")
## A variável actvsubs é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   1.000   1.000   1.385   2.000   9.000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 1.38 0.65      1    1.27   0   0   9     9 1.95     5.14  0

teste_ks("actvsubs")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.021307, p-value = 2.105e-06
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.68 new_cell

func_c2("new_cell")
## 
##     N     U     Y 
##  8708 42424 12245

As variáveis são do tipo categóricas e há uma leve variação nas distribuições.Pela análise gráfica conclui-se que há indícios dessa variável ser uma boa preditora.

6.2.69 crclscod

func_c2("crclscod")
## 
##     A    A2    A3    AA     B    B2    BA     C    C2    C5    CA    CC    CY 
## 10714   451     1 25990  2560    33  7972   897    96    47  5058    15   108 
##     D    D2    D4    D5    DA     E    E2    E4    EA    EC    EF    EM     G 
##   135     1   134    56  1933   194    12   375  3760    22     1    38   145 
##    GA    GY     H     I     J    JF     K     L     M     O    P1    TP     U 
##   159    21     6    69    14   134     8     1   105    14     1     4   266 
##    U1     V    V1     W     Y     Z    Z1    Z2    Z4    Z5    ZA    ZY 
##    31     1    25    54     6    91     5     3    83    14  1452    62

Observa-se uma leve variação nas duas distribuições. E, esta variável ajuda a entender o perfil de cada cliente. Portanto, é uma boa variável preditora.

***6.2.70 totcalls

func_n2("totcalls")
## A variável totcalls é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       0     884    1825    2926    3544   98874 
##    vars     n    mean      sd median trimmed     mad min   max range skew
## X1    1 63377 2926.29 3918.82   1825  2213.9 1682.75   0 98874 98874  6.1
##    kurtosis    se
## X1    71.47 15.57

teste_ks("totcalls")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.047429, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância.Isso junto com a análise gráfica, leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

**6.2.71 totrev

func_n2("totrev")
## A variável totrev é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    23.75   523.34   806.83  1041.81  1271.65 27321.50 
##    vars     n    mean     sd median trimmed    mad   min     max    range skew
## X1    1 63377 1041.81 870.01 806.83  896.38 499.16 23.75 27321.5 27297.75 4.04
##    kurtosis   se
## X1    39.96 3.46

teste_ks("totrev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.057522, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância.Isso junto com a análise gráfica, leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

***6.2.72 adjrev

func_n2("adjrev")
## A variável adjrev é do tipo numeric    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    17.46   455.63   740.14   970.37  1196.62 27071.30 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad   min     max    range skew
## X1    1 63377 970.36 857.28 740.14  826.71 496.23 17.46 27071.3 27053.84 4.06
##    kurtosis   se
## X1    40.77 3.41

teste_ks("adjrev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.058412, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância.Isso junto com a análise gráfica, leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

**6.2.73 adjmou

func_n2("adjmou")
## A variável adjmou é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       0    2467    5047    7587    9619  232855 
##    vars     n    mean      sd median trimmed     mad min      max    range skew
## X1    1 63377 7587.35 8859.98   5047 6021.73 4604.96   0 232855.1 232855.1 4.69
##    kurtosis    se
## X1    46.01 35.19

teste_ks("adjmou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.034401, p-value = 5.551e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância.Isso junto com a análise gráfica, leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

**6.2.75 adjqty

func_n2("adjqty")
## A variável adjqty é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       0     866    1793    2887    3496   98705 
##    vars     n    mean      sd median trimmed     mad min   max range skew
## X1    1 63377 2886.91 3884.11   1793 2180.84 1660.51   0 98705 98705 6.14
##    kurtosis    se
## X1    72.34 15.43

teste_ks("adjqty")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.045318, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado menor que o nível de significância.Isso junto com a análise gráfica, leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

6.2.76 avgrev

func_n2("avgrev")
## A variável avgrev é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.55   35.18   48.83   56.86   67.77  924.27 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad  min    max  range skew kurtosis
## X1    1 63377 56.86 35.25  48.83   51.72 22.36 1.55 924.27 922.72 3.36    30.72
##      se
## X1 0.14

teste_ks("avgrev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.02477, p-value = 1.668e-08
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.77 avg6mou

func_n2("avg6mou")
## A variável avg6mou é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0   165.0   354.0   498.1   674.0  7217.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 498.09 484.93    354  416.91 335.07   0 7217  7217 2.18     7.95
##      se
## X1 1.93

teste_ks("avg6mou")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.02167, p-value = 1.312e-06
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado um pouco acima do nível de significância. Isso é um indício que esta variável não é uma boa preditora, porém não é algo conclusivo.

6.2.78 avg6qty

func_n2("avg6qty")
## A variável avg6qty é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0    59.0   125.0   176.6   233.0  2817.0 
##    vars     n   mean     sd median trimmed    mad min  max range skew kurtosis
## X1    1 63377 176.62 180.44    125  145.76 115.64   0 2817  2817 2.93    16.44
##      se
## X1 0.72

teste_ks("avg6qty")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.014084, p-value = 0.00489
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado um pouco acima do nível de significância. Isso éum indício que esta variável não é uma boa preditora, porém não é algo conclusivo.

**6.2.79 avg6rev

func_n2("avg6rev")
## A variável avg6rev é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   -1.00   34.00   49.00   58.16   70.00  866.00 
##    vars     n  mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 58.16 40.33     49   52.04 23.72  -1 866   867 3.51    27.35 0.16

teste_ks("avg6rev")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.010983, p-value = 0.0516
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor (0.05486) deu um resultado um pouco acima do nível de significância (0.05).Porém, como a diferença foi menos de 1% e a análise gráfica mostra que há diferenças sutis nas duas distribuições. Esta variável será considerada uma boa preditora.

6.2.80 phones

func_n2("phones")
## A variável phones é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   1.000   1.000   1.847   2.000  28.000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis   se
## X1    1 63377 1.85 1.36      1    1.56   0   1  28    27 3.22    20.05 0.01

teste_ks("phones")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.035126, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

6.2.81 models

func_n2("models")
## A variável models é do tipo integer   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   1.000   1.000   1.593   2.000  16.000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 1.59 0.93      1     1.4   0   1  16    15 2.37     9.74  0

teste_ks("models")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.043042, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sided

O p-valor deu um resultado muito alto. Portanto, esta não é uma boa variável preditora.

***6.2.82 ownrent

func_c2("ownrent")
## 
##           O     R 
##  7373 54269  1735

Pela análise gráfica é possível notar que diferença nas duas distribuições. Logo esta é uma boa variável preditora.

***6.2.83 dwlltype

func_c2("dwlltype")
## 
##           M     S 
##  6005 16401 40971

Pela análise gráfica é possível notar que diferença nas duas distribuições. Logo esta é uma boa variável preditora.

***6.2.84 marital

func_c2("marital")
## 
##     A     B     M     S     U 
##  4303  5760 25961 15055 12298

Pela análise gráfica é possível notar que diferença nas duas distribuições. Logo esta é uma boa variável preditora.

6.2.85 numbcars

func_n2("numbcars")
## A variável numbcars é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   0.000   1.000   1.063   2.000   3.000 
##    vars     n mean  sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 1.06 0.9      1    1.02 1.48   0   3     3 0.29    -0.94  0

teste_ks("numbcars")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.012896, p-value = 0.01292
## alternative hypothesis: two-sided

6.2.86 HHstatin

func_c2("HHstatin")
## 
##           A     B     C     G     H     I 
## 12444  3289  2773 32409  1478   751 10233

6.2.87 dwllsize

func_c2("dwllsize")
## 
##           A     B     C     D     E     F     G     H     I     J     K     L 
## 11066 39827  4426  1307   648   475   361   318   250   232  1234   578   447 
##     M     N     O 
##   327   848  1033

6.2.88 ethnic

func_c2("ethnic")
## 
##     B     C     D     F     G     H     I     J     M     N     O     P     R 
##   789   110   586  1352  3953  8647  2584  1903   101 21953  2606   249   606 
##     S     U     X     Z 
##  8353  6600    38  2947

6.2.89 kid

func_n2("kid")
## A variável kid é do tipo numeric   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.0000  0.0000  0.0000  0.3097  1.0000  1.0000 
##    vars     n mean   sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1    1 63377 0.31 0.46      0    0.26   0   0   1     1 0.82    -1.32  0

teste_ks("kid")
## Warning in ks.test.default(amostra_churn_0[[x]], amostra_churn_1[[x]]): p-value
## will be approximate in the presence of ties
## 
##  Asymptotic two-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  amostra_churn_0[[x]] and amostra_churn_1[[x]]
## D = 0.017415, p-value = 0.0002031
## alternative hypothesis: two-sided

6.2.90 creditcd

func_c2("creditcd")
## 
##     N     Y 
##  6492 56885

A análise gráfica leva a crer que esta é uma boa variável preditora.

6.3 Pré-seleção das variáveis preditoras

Foram pré-selecionadas 41 variáveis preditoras.Agora será análisado a correlação de entre elas.

O critério para seleção da variável será com base no p-valor. As variáveis que tiverem o p-valor maior da dupla, serão eliminadas.

Portanto, as variáveis eliminadas da seleção são:

  • avg3rev

  • adjmou

6.4 Variáveis selecionadas

6.4.1 Seleção inicial

Será criado um data frame com as 39 variáveis selecionadas para modelagem.Além da coluna churn.

df_final <- dados3 %>% select(
  "churn",
  "months",
 "drop_vce_Mean",
 "drop_dat_Mean", 
 "blck_vce_Mean",
 "blck_dat_Mean",
 "hnd_price",
 "avgqty",
 "rev_Mean",
 "totmrc_Mean",
 "eqpdays",
 "ovrmou_Mean",
 "mou_cvce_Mean",
 "asl_flag",
 "totmou",
 "avgmou",
 "vceovr_Mean",
 "ovrrev_Mean",
 "change_mou",
 "refurb_new",
 "hnd_webcap",
 "area",
 "income", 
 "roam_Mean",
 "cc_mou_Mean",
 "complete_Mean",
 "peak_vce_Mean",
 "unan_vce_Mean",
 "plcd_vce_Mean",
 "new_cell",
 "crclscod",
 "totcalls",
 "totrev",
 "adjmou",
 "adjqty",
 "avg6rev",
 "ownrent",
 "dwlltype",
 "marital",
 "creditcd"
)
#Verificar se todas as colunas foram incluídas
ncol(df_final)
## [1] 40
#Salvar a tabela
#write.csv(df_final,"df_final.csv", row.names = FALSE)
df_final <- read.csv("df_final.csv")

6.4.2 Transformar colunas categóricas em numéricas

Antes de comerçar a modelagem é necessário transformar as colunas categóricas em númericas

# Identificar colunas não numéricas
colunas_nao_numericas <- names(df_final)[!sapply(df_final, is.numeric)]

# Imprimir as colunas não numéricas
print(colunas_nao_numericas)
##  [1] "asl_flag"   "refurb_new" "hnd_webcap" "area"       "new_cell"  
##  [6] "crclscod"   "ownrent"    "dwlltype"   "marital"    "creditcd"

asl_flag

unique(df_final$asl_flag)
## [1] "N" "Y"
df_final1 <- df_final %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("asl_flag")) %>% 
  subset(select = -asl_flag)

refurb_new

unique(df_final$refurb_new)
## [1] "N" "R"
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("refurb_new")) %>% 
  subset(select=-refurb_new)

hnd_webcap

unique(df_final$hnd_webcap)
## [1] "WCMB" "WC"
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("hnd_webcap")) %>% 
  subset(select=-hnd_webcap)

area

unique(df_final1$area)
##  [1] "NORTHWEST/ROCKY MOUNTAIN AREA" "NEW ENGLAND AREA"             
##  [3] "GREAT LAKES AREA"              "DALLAS AREA"                  
##  [5] "CENTRAL/SOUTH TEXAS AREA"      "CHICAGO AREA"                 
##  [7] "TENNESSEE AREA"                "MIDWEST AREA"                 
##  [9] "PHILADELPHIA AREA"             "SOUTHWEST AREA"               
## [11] "OHIO AREA"                     "NEW YORK CITY AREA"           
## [13] "HOUSTON AREA"                  "SOUTH FLORIDA AREA"           
## [15] "ATLANTIC SOUTH AREA"           "CALIFORNIA NORTH AREA"        
## [17] "DC/MARYLAND/VIRGINIA AREA"     "NORTH FLORIDA AREA"           
## [19] ""                              "LOS ANGELES AREA"
df_final1 <- df_final1 %>% mutate(
  area = case_when(
    area =="NORTHWEST/ROCKY MOUNTAIN AREA" ~ "oeste",
    area =="NEW ENGLAND AREA" ~ "nordeste",
    area =="GREAT LAKES AREA" ~ "centro_oeste", 
    area =="DALLAS AREA" ~ "sudoeste",
    area =="CENTRAL/SOUTH TEXAS AREA" ~ "sudoeste",
    area =="CHICAGO AREA" ~ "centro_oeste",
    area =="TENNESSEE AREA" ~ "sudeste",
    area =="MIDWEST AREA" ~ "centro_oeste" ,
    area =="PHILADELPHIA AREA" ~ "nordeste",
    area =="SOUTHWEST AREA" ~ "sudoeste",
    area =="OHIO AREA" ~ "centro_oeste",
    area =="NEW YORK CITY AREA" ~ "nordeste",
    area =="HOUSTON AREA" ~ "sudoeste" , 
    area =="SOUTH FLORIDA AREA" ~ "sudeste", 
    area =="ATLANTIC SOUTH AREA" ~ "sudeste",
    area =="CALIFORNIA NORTH AREA" ~ "oeste",
    area =="DC/MARYLAND/VIRGINIA AREA" ~ "nordeste",
    area =="NORTH FLORIDA AREA" ~ "sudeste", 
    area =="LOS ANGELES AREA" ~ "oeste",
    TRUE ~ as.character(area)
  )
)
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("area")) %>% 
  subset(select=-area)
# Calcular a porcentagem de 1s em relação ao total
porcentagem_1 <- 100 * (mean(df_final1$area_ ))

# Exibir o resultado
print(porcentagem_1)
## [1] 0.04260221
df_final1 <- df_final1 %>% subset(select=-area_)

new_cell

unique(df_final$new_cell)
## [1] "U" "Y" "N"
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("new_cell")) %>% 
  subset(select=-new_cell)

(?) crclscod

unique(df_final$crclscod)
##  [1] "A"  "C"  "B"  "BA" "D"  "G"  "CA" "AA" "U"  "E"  "EA" "J"  "W"  "Y"  "Z" 
## [16] "CC" "GA" "DA" "ZA" "JF" "K"  "Z1" "O"  "U1" "E4" "A2" "V"  "M"  "I"  "TP"
## [31] "C5" "Z4" "C2" "EM" "D5" "Z5" "D4" "GY" "E2" "A3" "V1" "CY" "B2" "EC" "D2"
## [46] "Z2" "ZY" "P1" "H"  "EF" "L"
df_final1<- df_final1 %>% 
  subset(select=-crclscod)

ownrent

unique(df_final$ownrent)
## [1] "O" "R" ""
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("ownrent")) %>% 
  subset(select=-ownrent)
# Calcular a porcentagem de 1s em relação ao total
porcentagem_1 <- 100 * (mean(df_final1$ownrent_ ))

# Exibir o resultado
print(porcentagem_1)
## [1] 11.63356
df_final1 <- df_final1 %>%  subset(select=- ownrent_)

dwlltype

unique(df_final$dwlltype)
## [1] "S" "M" ""
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("dwlltype")) %>% 
  subset(select=-dwlltype)
# Calcular a porcentagem de 1s em relação ao total
porcentagem_1 <- 100 * (mean(df_final1$dwlltype_ ))

# Exibir o resultado
print(porcentagem_1)
## [1] 9.475046
df_final1 <- df_final1 %>% subset(select=-dwlltype_)

marital

unique(df_final$marital)
## [1] "S" "M" "A" "U" "B"
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("marital")) %>% 
  subset(select=-marital)

creditcd

unique(df_final$creditcd)
## [1] "Y" "N"
df_final1 <- df_final1 %>% 
  dummy_cols(select_columns = c("creditcd")) %>% 
  subset(select=-creditcd)

6.4.2 Salvar a tabela que será usada na modelagem

#Verificar quantidade de colunas 
ncol(df_final1)
## [1] 56
#Salvar a tabela
#write.csv(df_final1,"df_final_modelagem.csv", row.names = FALSE)
df_final1 <- read.csv("df_final_modelagem.csv")

Referências

GOPAL, R. K.; MEHER, S. K. Customer Churn Time Prediction in Mobile Telecommunication Industry Using Ordinal Regression. p. 884–889, 20 maio 2008. Disponível em: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-68125-0_88

HUNG, S.-Y.; YEN, D. C.; WANG, H.-Y. Applying data mining to telecom churn management. Expert Systems with Applications, v. 31, n. 3, p. 515–524, out. 2006.Disponível em : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417405002654

KIM, H.-S.; YOON, C.-H. Determinants of subscriber churn and customer loyalty in the Korean mobile telephony market. Telecommunications Policy, v. 28, n. 9-10, p. 751–765, out. 2004. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308596104000783

LEE, H. et al. Mining churning behaviors and developing retention strategies based on a partial least squares (PLS) model. Decision Support Systems, v. 52, n. 1, p. 207–216, dez. 2011.Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167923611001254

LU, N. et al. A Customer Churn Prediction Model in Telecom Industry Using Boosting. IEEE Transactions on Industrial Informatics, v. 10, n. 2, p. 1659–1665, maio 2014.Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6329952

TSAI, C.-F.; CHEN, M.-Y. Variable selection by association rules for customer churn prediction of multimedia on demand. Expert Systems with Applications, v. 37, n. 3, p. 2006–2015, 15 mar. 2010.Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417409006459

KERAMATI, A. et al. Improved churn prediction in telecommunication industry using data mining techniques. Applied Soft Computing, v. 24, p. 994–1012, nov. 2014. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494614004062

ZHANG, X. et al. Predicting customer churn through interpersonal influence. Knowledge-KERAMATI, A. et al. Improved churn prediction in telecommunication industry using data mining techniques. Applied Soft Computing, v. 24, p. 994–1012, nov. 2014.Based Systems, v. 28, p. 97–104, abr. 2012. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705111002693o